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스테인리스강의 국부부식 저항성 연구에 미세방울셀의 응용 (Applications of Micro-Droplet Cell to Study of Localized Corrosion Resistance of Stainless Steels)

  • 김성유;김희산
    • 전기화학회지
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    • 제9권2호
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    • pp.70-76
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    • 2006
  • 마이크로 전기화학 실험법인 비접촉식 미세방울셀이 산 용액에 노출된 저 크롬이 함유된 스테인리스강(STS 316)과 같이 젖음성이 높은 전기화학계에 사용되는데 어려움이 있었다. 음압의 인가, 방울의 크기 제어 그리고 소수성의 개스킷의 사용은 높은 젖음성을 지닌 표면에서 비접촉식 미세방울셀의 적용을 가능하게 하였다. 개선된 미세방울셀의 신뢰성을 확인하고자 3종류의 다른 계-산성염화용액과 고 크롬 페라이트 스테인리스강, 산성염화용액과 STS 316 그리고 중성염화용액과 STS 316-에 대하여 개선된 미세방울셀로 국부부식 연구를 수행하였다. 첫째 산성용액에서 고 크롬강의 양극 분극 결과는 $\alpha/\sigma$ 계면 근처에서 국부부식이 크롬 고갈층에 의한 것임을 보여주었다. 둘째 산성용액에서 STS316의 양극 분극실험이 개선된 미세방울셀에서 성공적으로 수행됨을 확인할 수 있었다. 특히, 미세방울셀에서 얻어진 국부 양극 분극곡선을 통해 STS316의 내식성에 미치는 $\delta$-라이트 영향을 밝힐 수 있었다. 마지막으로 중성염화 용액에서 STS316의 양극 분극곡선은 핏팅 저항성이 $\delta$-페라이트보다 개재물에 의존됨을 보여주었다.

회귀계수의 유의성 검정방법에 따른 설계강우량 시간분포 분석 (Temporal distritution analysis of design rainfall by significance test of regression coefficients)

  • 박진희;이재준
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제55권4호
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    • pp.257-266
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    • 2022
  • 국지성 호우 및 설계빈도 이상 강우의 증가로 침수피해가 매년 증가하고 있으며 이에 따라 홍수 조절 및 방어를 위한 수공구조물의 중요성이 증가하고 있다. 수공구조물은 목적과 성능에 따른 설계가 이루어지고 있고 홍수량이 중요한 산정 요소이나 국내에서는 관측자료의 신뢰성 부족 및 데이터의 부족으로 인하여 수공구조물 설계를 위한 수문해석 입력자료로 사용되는 설계강우량은 정확한 확률강우량의 산정과 시간분포가 중요한 요소로 작용한다. 실무에서는 Huff의 4분위 방법의 누가우량백분율을 이용하여 설계강우량의 시간분포 회귀식을 산정하고 있으며 분위별 곡선에 대한 회귀식은 전반적으로 정확도가 높게 나타나는 6차 다항회귀식을 일률적으로 사용하고 있다. 본 연구에서는 실무에서 일반적으로 설계강우량의 시간분포를 위해 사용하고 있는 Huff의 4분위 방법의 누가우량백분율을 이용하여 통계 모델링에서 간결함의 원리에 따라 변수선택법을 이용하여 시간분포 회귀식을 유도하였으며, 유의성 검정을 통한 시간분포 회귀식의 검증을 실시하였다. 변수선택법과 유의성 검정을 통한 시간분포 회귀식 산정 결과 전진선택법과 후방제거법의 장점을 모두 가지고 있는 단계선택법을 이용하여 시간분포 회귀식을 유도하는 것이 가장 적합한 것으로 분석되었다.

사회연결망분석과 인공신경망을 이용한 추천시스템 성능 예측 (Predicting the Performance of Recommender Systems through Social Network Analysis and Artificial Neural Network)

  • 조윤호;김인환
    • 지능정보연구
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    • 제16권4호
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    • pp.159-172
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    • 2010
  • 협업필터링 추천은 다양한 분야에서 활용되고 있지만 트랜잭션 데이터의 성격에 따라 추천 성능에 현저한 차이를 보이고 있다. 기존 연구에서는 이러한 추천 성능의 차이가 나타나는 이유에 대한 설명을 구체적으로 제시하지 못하고 있고 이에 따라 추천 성능의 예측 또한 연구된 바가 없다. 본 연구는 사회네트워크분석과 인공신경망 모형을 이용하여 협업필터링 추천시스템의 성능을 예측하고자 한다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 국내 백화점의 트랜잭션 데이터를 기반으로 형성되는 고객간 사회 네트워크의 구조적 지표를 측정한 후 이를 기반으로 인공신경망 모형을 구축하고 검증한다. 본 연구는 협업필터링 추천 성능을 예측할 수 있는 새로운 모형을 제시하였다는 점에서 그 의의가 있으며 이를 통해 기업들의 협업필터링 추천시스템 도입에 대한 의사결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.